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利用遗传算法求解旅行商问题(TSP)是人工智能领域中的一种常见方法。通过设计种群中个体的编码方式和适应度函数的评估方法,可以有效地利用遗传算法来优化TSP问题的解。这种方法能够加深对遗传算法的理解,并
用遗传算法设计了多层光学膜。设计时只要事先确定最大层数, 算法就可自动优化选择合适的层数, 同样每层的镀膜材料及厚度也由算法自动优化选择。设计中采用了不同以往的评价函数。在LBO(LiB3O5)晶体上
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在自适应遗传算法的基础上,提出了一种基于模板匹配的测量固态流体速度的方法。基于基本遗传算法的模板匹配快速、简单且鲁棒性好[6],但准确度不够,因此采用改进的自适应遗传算法。实验证明,基于自适应遗传算法
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